PISA (Programme for International Student Assessment) jest testem
organizowanym przez OECD (Organisation for Economic Co-operation and
Development) badającym umiejętności 15-latków z różnych krajów w
zakresie matematyki, czytania i nauk przyrodniczych w celu sprawdzenia
efektywności systemów edukacji.
W teście tym bierze udział również Polska i zazwyczaj zdobywa bardzo dobre wyniki.
Dane zostały pobrane ze strony https://www.oecd.org/pisa/data/2018database/. W badaniu zostały wykorzytane dane z kwestionariusza wypełnianego przez uczniów wskazujące na kraj, z którego pochodzą, liczbę godzin spędzanych w internecie w czasie zajęć szkolnych i poza nimi oraz liczbę urządzeń w ich domu, które umożliwiają przeglądanie internetu (PC, tablety, smartfony).
W raporcie przyjrzymy się ile godzin w poszczególnych krajach
uczniowie spędzają w internecie, wyróżniając czas poświęcony tej
aktywności w szkole jak i poza nią.
Dodatkowo sprawdzimy, czy w krajach, w których liczba instrumentów w
domach jest duża czas spędzany w internecie jest mniejszy.
Do przedstawienia danych wykorzystano wykres kropkowy oraz histogram
2D.
W poniższej tabeli przedstawiono dane do stworzenia wykresu kropkowego:
data1 <- read.csv("C:/Users/rober/Desktop/data1.csv")
data2 <- data1 %>%
group_by(CNT) %>%
summarise_at(c("ST012Q09NA","IC005Q01TA","IC006Q01TA",
"ST012Q05NA","ST012Q06NA","ST012Q07NA"),mean,na.rm=TRUE) %>%
mutate(devices_count = ST012Q05NA + ST012Q06NA + ST012Q07NA) %>%
select(c("CNT","ST012Q09NA","IC005Q01TA","IC006Q01TA","devices_count")) %>%
na.omit()# %>%
#arrange(-devices_count)
colnames(data2) <- c("country","instruments_count","hours_internet_in_school",
"hours_internet_outside_school","liczba_urządzeń")
data2 %>%
DT::datatable(width=10, options = list(dom = 't'))
Na poniższym wykresie każdemu markerowi przypisany jest jeden kraj. Kolor markera oznacza średnią liczbę urządzeń umożliwiających dostęp do internetu w domach uczniów, a jego wielkość średnią liczbę instrumentów w ich domach.
Na poniższej interaktywnej wizualizacji można wybrać na suwaku kraj,
któremu chcemu się bliżej przyjrzeć. Dane przedstawione zostały w
postaci mapy ciepła: pola o cieplejszej barwie oznaczają, że uczniowie
najczęściej spędzają w internecie tyle czasu, ile przypisane jest danemu
polu.
Np. dla Polski, najwięcej uczniów spędza w internecie 2 godziny w szkole i 5 godzin poza szkołą.
data1 <- data1 %>% na.omit()
kraje <- unique(data1$CNT)
data1 <- data1 %>% rename(kraj = CNT)
data1$kraj <- factor(data1$kraj, levels = kraje)
fig2 <- plot_ly(data=data1,
frame = ~kraj,
x=~IC005Q01TA,
y=~IC006Q01TA) %>%
add_histogram2d(
hovertemplate = paste("Liczba uczniów: %{z}<br>",
"Internet w szkole: %{x} godz.<br>",
"Internet poza szkołą: %{y} godz.")
) %>%
layout(
title = "Czas spędzany w internecie dla konkretnego kraju",
xaxis = list(title = "Liczba godzin w internecie w szkole"),
yaxis = list(title = "Liczba godzin w internecie poza szkołą")
)
fig2
Okazuje się, że w krajach, w których uczniowie spędzają dużo czasu w
internecie i posiadają dużo urządzeń cyfrowych, również liczba
instrumentów w domu jest wysoka.
Powodem jest zapewne wysoka zamożność społeczeństw tych państw, a wiele
z instrumentów może być w nich nieużywanych przez młodzież.
Rzucającymi się w oczy krajami są Korea i Japonia, dla których pomimo
wysokiego poziomu gospodarczego liczba godzin, jakie uczniowie
poświęcają na internet nie jest duża. W obu tych krajach jest natomiast
stosunkowo duża liczba instrumentów.